Analýza kontingencie v Exceli: pochopiť vzťahy

Ak sa zaoberáš analýzou dát, rýchlo narazíš na potrebu rozpoznať súvislosti medzi rôznymi premennými. V tomto tutoriáli ti ukážem, ako v Exceli vykonáš kontingenčnú analýzu, aby si kvantifikoval(a) vzťah medzi dvoma nominálnymi premennými. Na tento účel použijeme praktický príklad z automobilového priemyslu, aby sme porozumeli, ako z údajov získať cenné poznatky.

Najdôležitejšie poznatky

• Kontingenčná analýza umožňuje skúmanie vzťahov medzi dvoma nominálnymi premennými.
• Koeficient kontingencie kvantifikuje silu vzťahu.
• Pivôtna tabuľka v Excely je nevyhnutným nástrojom pre analýzu.

Po krokoch sprievodcu kontingenčnou analýzou

Krok 1: Príprava údajov

Pred začatím kontingenčnej analýzy v Exceli sa uistite, že údaje, s ktorými pracujete, sú správne spracované. Odstráňte všetky nastavenia filtrov, aby ste mali celkový prehľad o údajoch.

Vytvorte prehľad, ktorý obsahuje vedúceho výroby a informácie o vadných kusoch ako nominálne údaje. V našom prípade sa sústreďujeme na vedúcich A, B a C a ostatné zástupcov neberieme do úvahy.

Krok 2: Vytvorenie pivôtnych tabuliek

Pre vykonanie kontingenčnej analýzy musíte vytvoriť dvoudimenzionálnu distribúciu frekvencií, ktorá vám ukáže, ako často sa vyskytuje každá kombinácia vedúceho výroby a vadných kusov. Prejdite do ponuky "Vložiť" a vyberte "Pivôtnu tabuľku".

Vyberte relevantný údajový rozsah a confirmujte, že názvy stĺpcov sú správne rozpoznané. Vaša pivôtna tabuľka bola vytvorená a môžete porovnávať polia pre vedúceho výroby a vadné kusy.

Krok 3: Analýza frekvencií

Po vytvorení pivôtnych tabuliek môžete zistiť absolútne frekvencie. Umiestnite charakteristiky do riadkov a stĺpcov pivôtnych tabuliek. Tým zistíte, koľko vadných kusov prišlo na jednotlivých vedúcich.

Pozrite sa na pivôtnu tabuľku a analyzujte výsledky. Všíma si najmä rozloženie premenných, aby ste zistili, ktorého vedúceho sa vadný tovar najviac alebo najmenej týka.

Krok 4: Výpočet očakávaných frekvencií

Na výpočet koeficientu kontingencie musíte určiť očakávané absolútne frekvencie. Všeobecná vzorec znie: (N_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N}), kde (R) predstavuje hraničnú frekvenciu riadkov a (C) hraničnú frekvenciu stĺpcov.

Aplikujte tieto výpočty na hodnoty vo vašej pivôtnej tabuľke. Dôležité je vytvoriť samostatnú tabuľku pre očakávané frekvencie, aby ste mali prehľadné analýzy.

Krok 5: Výpočet hodnoty Chi-štvorce

Vypočítajte hodnotu Chi-štvorca na kvantifikovanie kvantitatívneho vzťahu medzi premennými. Vzorec je nasledovný:

[ \chi^2 = \sum \frac{(O{ij} - E{ij})^2}{E_{ij}} ]

(O) je pozorovaná frekvencia a (E) je očakávaná frekvencia.

Vypočítajte rozdiely medzi pozorovanými a očakávanými frekvenciami a umocnite ich.

Krok 6: Výpočet koeficientov kontingencie

Posledný krok spočíva výpočte koeficientu kontingencie. Vzorec pre výpočet znie:

[ K = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}} ]

Použite predtým vypočítanú hodnotu Chi-štvorca a celkový počet pozorovaní (N).

Po vypočítaní koeficientu kontingencie môžete interpretovať výsledok. Naša analýza naznačila, že koeficient kontingencie vo výške 0,077 naznačuje slabý vzťah medzi premennými.

Krok 7: Interpretácia výsledkov

Posledné kroky analýzy spočívajú v interpretácii výsledkov. Koeficient kontingencie blízko k 0 naznačuje, že medzi premennými takmer neexistuje žiaden vzťah. Hodnota 0,08 naznačuje, že vedúci výroby nemá významný vplyv na výskyt odpadu.

Zhrnutie

V tomto návode ste sa naučili, ako vykonať kontingenčnú analýzu v Exceli na identifikáciu vzťahov medzi nominálnymi premennými. Naučili ste sa, ako prípraviť svoje dáta, vytvoriť pivotálnu tabuľku a vykonať potrebné výpočty pre koeficient kontingencie.